石俊飞，副教授，博士生导师，软件工程系副主任
2016年博士毕业于西安电子科技大学，2025年新加坡南洋理工大学访问学者
电子邮箱：shijunfei@xaut.edu.cn
主要研究方向：遥感图像处理，计算机视觉，语义挖掘，深度学习。
实验室主页：https://ivcg-jsj.xaut.edu.cn/index.html
石俊飞, 副教授，博导，IEEE高级会员，CCF高级会员，中国图象图形学学会(CSIG)高级会员。现任CCF女工委与CSIG女工委委员，陕西计算机视觉专委会委员，同时是陕西高校青年创新团队的重要骨干成员。主要研究方向包括：遥感图像处理、流形学习与计算机视觉。
近年来，先后主持国家自然科学基金面上项目1项、青年项目1项，主持陕西省自然科学基础研究基金项目、重点实验室开放基金项目以及多项厅局级科研项目，参与国家级和省部级科研项目十余项，具备扎实的科研积累与丰富的项目管理经验。在科研成果方面，以第一或通讯作者在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、Pattern Recognition、Applied Soft Computing、《自动化学报》等国内外高水平期刊上发表学术论文30余篇，申请国家发明专利十余项。出版教材《最优化理论与方法》一部，专著《全极化合成孔径雷达图像处理》一部，形成了较为系统的研究体系。曾获“中国发明协会创新创业奖”二等奖、陕西省科学技术奖二等奖、科研先进个人、优秀本科生导师等荣誉称号。现担任TGRS、TNNLS、TFS、Applied Soft Computing、Knowledge-Based Systems、Remote Sensing等国际权威期刊的审稿人，具有较高的国际学术影响力。
招生：本团队每年面向全国招收 3-4 名硕士研究生，要求能够熟练掌握主流的编程语言（如 Python、C++ 等），具有良好的沟通能力，对科研感兴趣，具备问题分析、逻辑推理及创新探索的素养，愿意深耕给定的研究方向。同时欢迎编程能力强，想要进行科学研究探索的优秀本科生加入！
已毕业研究生：
许炜楠：在校期间发表会议论文2篇，专利2项，就职：西安大华
贺天生：在校期间发表SCI 一区TGRS论文一篇，专利2项，软著2项，就职：中国银行
王伟：在校期间发表SCI 一区TGRS论文一篇，专利2项，软著2项，就职：考公
姬姗姗：在校期间发表SCI 一区TCSVT一篇，Remote Sensing一篇，专利2项，软著2项，获优秀毕业论文，国家奖学金，就职：天津蓬托斯科技有限公司
聂萌萌：在校期间发表SCI 二区Remote Sensing论文一篇，在投TMM一篇，专利2项，软著2项，获优秀毕业论文，就职：郑州商学院
在读硕士生：
研三：沈轲岩：发表SCI 一区TGRS论文一篇，国家奖学金
徐林婧：发表IGARSS会议论文一篇；参与发表SCI 二区论文一篇
研二：李雨珂，张郝佳，成钰
研一：欧阳欣勃，余洋，张柯诚
本科生：杜昱漾，许铭坤，姚婷，唐炳坤，肖忠垚，李佳云
教育经历:
1. 2010/09-2016/09，西安电子科技大学，计算机学院，博士，导师：刘芳
2. 2009/09-2010/07，西安电子科技大学，计算机学院，硕士，导师：刘芳
3. 2005/09-2009/07，河南师范大学，计算机学院，学士
工作经历:
1.2016/10-至今，西安理工大学，计算机科学与工程学院
2.2025/01-2025/12，新加坡南洋理工大学，访问学者，导师：Weisi Lin
科研工作:
1. 主持或参加科研项目（课题）
（1）国家自然科学基金面上项目（62471387），基于黎曼流形测度学习的高分辨极化SAR图像分类方法研究，2025/01-2028/12, 49万，在研，主持。
（2）国家自然科学基金青年项目（62006186），视觉认知驱动的高分辨极化SAR复张量特征学习与地物分类，2021/01-2023/12,24万，结题，主持。
（3）陕西省自然科学基金（2018JQ6055）, 基于视觉层次认知模型的极化SAR 影像分类方法研究，2018/1-2019/12,3万，已结题，主持。
（4）陕西省教育厅专项科研计划项目（19JK0566），基于视觉层次语义表达的极化SAR影像分类方法研究，2019/1-2020/12, 2万，已结题，主持。
（5）陕西省教育厅青年创新团队科研计划项目（23JP111），黎曼空间下散射矩阵测度学习的极化 SAR 图像分类，2023/1-2025/12,5万，在研，主持。
（6）地理信息工程国家重点实验室开放基金（SKLGIE2019-M-3-2）,基于视觉认知驱动的高分辨极化SAR复杂场景分类，2020.1-2022.12, 5万，已结题，主持。
（7）西安市碑林区科技计划项目（GX2105），知识-数据联合驱动的高分辨极化SAR图像地物分类，2021.1-2022.12，1.5万，在研，主持。
（8）西安理工大学教育教学改革研究项目（xjy2347），新工科背景下《最优化理论与方法》本科课程教学改革创新研究，2023/11-2025/10，0.5万，在研，主持。
（9）国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62272383, 双模态成像噪声隐式建模的低照度视频增强理论与应用, 2023-01-01 至 2026-12-31, 58万元, 在研, 重要参与人。
（10）国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62372369，基于动态多目标优化多元混合模型的锂离子电池健康状态估计与寿命预测研究，2024-01-01 至 2027-12-31, 50万元, 在研, 重要参与人。
2. 代表性研究成果和学术奖励情况
（一）期刊论文
[1]Junfei Shi, Shanshan Ji et al.Content-adaptive Multi-region Deep Network for Polarimetric SAR Image Classification, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,vol. 35, no. 1, pp. 617-631, Jan. 2025. (SCI一区Top，IF：11.1)
[2]Junfei Shi, Keyan Shen, Haiyan Jin et al.，Scattering Mechanism Inspired Non-Gaussian Diffusion Model for Polarimetric SAR Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 63: 1-17,2025.(SCI一区Top，IF：8.6)
[3]Junfei Shi, Wei Wang et al., A Lightweight Riemannian Covariance Matrix Convolutional Network for PolSAR Image Classification, in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 62, pp. 1-17, 2024. (SCI一区Top，IF：8.6)
[4]Junfei Shi, Tiansheng He et al., CNN-Improved Superpixel-to-Pixel Fuzzy Graph Convolution Network for PolSAR Image Classification, in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 61, pp. 1-18, 2023. (SCI一区Top，IF：8.6)
[5]Junfei Shi, Wei Wang et al., Complex Matrix and Multi-feature Collaborative Learning for Polarimetric SAR Image Classification, Applied Soft Computing, 2023,134, 109965:1568-4946. (SCI二区Top，IF：6.6)
[6]Fang Liu, Junfei Shi et al., Hierarchical Semantic Model and Scattering Mechanism Based PolSAR Image Classification [J]. Pattern Recognition, 2016, 59: 325-342. (SCI一区Top，IF：7.6)
[7]Haiyan Jin, Junfei Shi#, et al.Scale-aware Triple Semantic Deep Network for Polarimetric SAR Image Classification,Applied Soft Computing, Volume 177,2025,113232. (SCI二区Top，IF：6.6)
[8]Junfei Shi, Shan shan Ji, et al.. Multi-Feature Lightweight DeeplabV3+ Network for Polarimetric SAR Image Classification with Attention Mechanism. Remote Sensing, 2025, 17, 1422.
[9]Junfei Shi, Mengmeng Nie et al., Polarimetric Synthetic Aperture Radar Image Classification Based on Double-Channel Convolution Network and Edge-Preserving Markov Random Field. Remote Sensing,2023,15, 5458.
[10]Junfei Shi, Haiyan Jin, Riemannian Nearest-Regularized Subspace Classification for Polarimetric SAR Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023, 19: 1-5.
[11]石俊飞，刘芳，林耀海，刘璐，“基于深度学习和层次语义模型的极化 SAR分类”,自动化学报，2017,43(2)：215~226.(CCF A 类)
[12]Junfei Shi, Haiyan Jin, Zhaolin Xiao, A Novel Hybrid Edge Detection Method for PolSAR Images [J]. IEEE Access, 2020,8: 8974 – 8991. ( IF:3.9)
[13]Junfei Shi, Haiyan Jin, Xiaohua Li, A Novel Multi-Feature Joint learning Method for fast Polarimetric SAR Terrain Classification[J], IEEE Access, 2020, PP(99):1-1. ( IF:3.9)
[14]Junfei Shi, Lingling Li et al., Unsupervised Polarimetric SAR Image Classification based on Sketch Map and Adaptive Markov Random Field [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2016,10(2): 025008. (SCI，IF:1.7)
[15]Junfei Shi and Haiyan Jin, Complex Matrix And Polarimetric Feature Joint Learning For Polarimetric Sar Image Classification, IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Kuala Lumpur, Malaysia, 2022, pp. 2714-2717.
[16]Haiyan Jin, Tiansheng He, Junfei Shi* and Shanshan Ji, Combine Superpixel-Wise GCN and Pixel-Wise CNN for Polsar Image Classification, IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Pasadena, CA, USA, 2023, pp. 8014-8017.
[17]Junfei Shi, Haiyan Jin, Yinghui Wang, Zhiyong Lv, Lu Liu, Latent Topic Model Based Multi-feature Learning for PolSAR Terrain Classification[C], Internatioal conference on E-learning & Games. Springer, Xi'an, China, Jun. 2018.(EI)
（二）教材或专著：
（1）《全极化合成孔径雷达图像处理模型及方法》，石俊飞著，电子工业出版社，2021年9月。
（2）《最优化理论与方法》，电子工业出版社，2024年9月（排名：2-5）。
（三）专利：
（1）石俊飞,王伟,金海燕，基于复矩阵和多特征协同学习的遥感图像分类方法，已授权,2022106867151。
（2）石俊飞,王伟,贺天生, 基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法，已授权,202210375095X。
（3）石俊飞，金海燕，王彬，吕志勇，李秀秀，李晓花，极化 SAR图像的素描图提取方法，已授权, 专利申请号：2017106794376.
（4）石俊飞，金海燕，肖照林，刘璐，李秀秀，基于超像素和主题模型的极化SAR 图像分类方法，已授权, 专利申请号：2017106670496.
（5）石俊飞,聂萌萌,姬姗姗,金海燕,肖照林,王彬，基于多层黎曼稀疏网络的极化SAR图像分类方法，已授权，202310667941X。
（6）石俊飞,许炜楠,金海燕,王伟,贺天生，一种基于通道注意力深度网络和条件随机场的遥感图像分类方法，已授权，2022110502422。
获奖情况：
（1）2025陕西省科学技术奖二等奖；
（2）2023年获中国发明协会创新创业奖二等奖。
（3）2020年获西安理工大学科研先进个人；
（4）2021年获西安理工大学教学成果奖二等奖；
（5）2022年获西安理工大学优秀本科生导师；
